Amazon Web Services 한국 블로그

Category: Artificial Intelligence

Amazon.Science – AWS의 SK텔레콤의 ‘한국어 자연어 처리기’ 개발 지원기

이 글은 Amazon Science의  Amazon scientists help SK telecom create Korean-based natural language processor (글쓴이 – Douglas Gantenbein)를 한국어로 번역했습니다. 한국어는 전세계에서 8천만 명이 사용하는 주요한 언어입니다. 오래전 만주 지역에서 기원한 것으로 여기지는 긴 역사에도 불구하고, 한국어는 (영어가 프랑스어나 라틴어와 가지는 것과 같은) 다른 언어와의 뚜렷한 연관성이 없는 “고립어”라고 불립니다. 그러나, 한국어는 컴퓨터가 인간의 언어를 […]

Amazon QuickSight ML Insights을 통한 인공 지능 대시보드 활용 하기

AWS 고객이 생성하는 데이터의 양이 날마다 증가함에 따라, 비즈니스 통찰력을 얻기 위해 이러한 데이터를 활용하는 데 따르는 어려움도 갈수록 커져 가고 있습니다. Amazon QuickSight를 통해 고객은 숨겨진 데이터 추세를 발견하고, 주요 비즈니스 동인을 식별하고, 미래의 결과를 예측하고, 데이터를 읽기 쉬운 자연어 문장의 서술 형태로 요약하고, 분석 및 조사를 위한 수작업에 소요되는 시간을 대폭 절감할 수 […]

Amazon Kendra, AI기반 기업형 사내 검색 서비스 정식 출시

AWS는 2019년 말에 정확도가 높고 사용이 용이한 기계 학습 기반 엔터프라이즈 검색 서비스인 Amazon Kendra 평가판 버전을 출시했습니다. 오늘 Amazon Kendra 정식 버전의 출시를 발표합니다! 과거 몇십 년 동안 이룩한 놀라운 성과에도 불구하고 아직도 정보 기술 분야는 필요한 정보를 빠르고 쉽게 찾아야 하는 문제를 여전히 가지고 있습니다. 특히, 사내에 많이 흩어져 있는 자료 중에서 최신 […]

롯데마트, Amazon Personalize을 통한 모바일 쿠폰 추천 기반 고객 참여 향상 사례

롯데 마트 빅 데이터 분석가이신 박성오님이 AWS Machine Learning 블로그에 기고하신 Increasing customer engagement and loyalty with personalized coupon recommendations using Amazon Personalize의 한국어 번역입니다. 롯데 마트는 다양한 식료품, 의류, 완구, 전자 제품 및 기타 상품을 판매하는 한국 선도 소매 업체입니다. 이 게시물의 내용과 의견은 제3자 작성자의 것이며, AWS는 이 게시물의 내용이나 정확성에 대해 책임을 […]

AWS DeepRacer 가상 FORMULA 1 ProAm 특별 경기에 참여하세요!

AWS DeepRacer 리그는 재미 있게 강화 학습에 대해 배우면서 우승 상품을 거머쥘 수 있는 경주에 참여할 기회를 제공합니다. AWS DeepRacer 3D 레이싱 시뮬레이터를 사용하면 모델을 구축, 훈련 및 평가할 수 있습니다. 이러한 결과를 바탕으로 모델을 계속 개선하여 경주를 준비할 수 있습니다. F1(FORMULA 1) 경주에서 우승하려면 기술적으로 진보한 경주차, 최고 실력의 드라이버, 우수한 팀 그리고 믿기지 […]

Amazon SageMaker의 MXNet 추론 컨테이너를 활용한 KoGPT2 모델 배포하기

기계 학습 기반 자연어 처리를 위한 다양한 학습 모델이 나오고 있는 가운데, 다국어로 학습된 BERT의 한국어 성능 한계를 극복하기 위해 SK텔레콤의 T-Brain에서는 KoBERT라는 한국형 사전 훈련 모델을 개발하였습니다. 위키피디아나 뉴스 등에서 수집한 수백만 개의 한국어 문장으로 이루어진 대규모 말뭉치(corpus)를 기반으로 학습하였으며, 한국어의 불규칙한 언어 변화의 특성을 반영하기 위해 데이터 기반 토큰화(Tokenization) 기법을 적용하여 Apache MXNet을 […]

PyTorch용 오픈 소스 모델 서버 TorchServe 출시

PyTorch는 딥 러닝을 위한 가장 인기 있는 오픈 소스 라이브러리 중 하나입니다. 개발자와 연구자들은 모델 개발 및 학습에서 특히 PyTorch가 제공하는 유연성을 즐깁니다. 하지만, 프로덕션 환경에서 모델의 배포 및 관리는 맞춤형 예측 API를 개발하고 이를 확장하며 보안을 제공하는 것과 같은 기계 학습 프로세스의 가장 까다로운 부분이기도 합니다. 모델 배포 프로세스를 간소화하기 위한 한 가지 방법은 […]

AWS DeepComposer 정식 출시 – 기계학습 기반 연주 서비스

기계 학습을 시작하기 위한 창의적인 도구인 AWS DeepComposer가 AWS re:Invent 2019에서 평가판으로 출시되었습니다. 오늘 DeepComposer가 모든 AWS 고객에게 제공되고, 새로운 기능을 포함하여 확장되었음을 알려드립니다. AWS DeepComposer 기본 안내 AWS DeepComposer를 한 번도 사용해보지 않은 분을 위해 시작하는 방법을 알려드립니다. AWS DeepComposer 콘솔에 로그인합니다. 서비스와 서비스에서 제너레이티브 AI를 사용하는 방법에 대해 알아보십시오. 콘솔의 가상 키보드나 실제 […]

AWS Innovate 2020 온라인 컨퍼런스 – 인공지능 및 기계학습 특집 다시 보기

지난 2월에 열린 AWS INNOVATE 온라인 컨퍼런스 – AI & ML 특집에서는 기조 연설 및 다양한 강연을 통해 AI 및 기계 학습에 대한 최신 정보가 소개 됐습니다. 그리고 AWS 고객이 의료 서비스의 품질을 개선하고, 범죄 사건을 수사하며, 더욱 효율적인 고객 서비스를 제공하는 등의 다양한 용도로 기계 학습을 사용하는 방법이 소개됐습니다. AWS에서 제공하는 폭넓은 심층 기계 […]

Amazon API Gateway 매핑 템플릿과 Amazon SageMaker를 통한 기계 학습 기반 REST API 생성하기

AWS 고객들은 완전 관리형 기계 학습 서비스인 Amazon SageMaker를 사용하여 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포 할 수 있습니다. 이를 통해 개인화 된 제품 추천을 하거나, 사용자에 따른 선호 사항을 자동으로 제공하는 애플리케이션을 통해 고객의 경험을 높일 수 있습니다. 그런데, 이런 애플리케이션을 구축 할 때 아키텍처의 주요 고려 사항 중 하나는 사용자 단말기나 웹브라우저에서 실행되는 […]